一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术公开了一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法、系统及设备，包括提取彩色图像的R分量、G分量和B分量，基于三维混沌神经网络分别生成R分量置乱变换密钥，G分量置乱变换密钥和B分量置乱变换密钥，根据置乱变换密钥对彩色图像进行行列随机置乱得到置乱后的图像，将置乱后的图像按列分割成多个部分，基于三维混沌神经网络分别生成扩散密钥，根据扩散密钥扩散分割后的图像的所有部分，得到扩散后的图像的所有部分，将扩散后的图像的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的图像，将拼接后的图像分量进行合成，得到彩色图像的加密图像，加强了随机性，增强了抗攻击能力，提高了安全性。提高了安全性。提高了安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及图像加密相关
，尤其是涉及一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]随着数字技术和网络技术的迅猛发展，产生了越来越多的多媒体数据，并通过网络传输和存储于云服务器等平台。其中，数字图像包含大量信息，例如，通过一张军事油库图片不仅可以得到它的尺寸和数量，还可以得到的大概位置；一幅人脸照片不仅可以暴露他或她的长相，还可以给出大概的年龄和身体状况。因此，在医学图像系统、军事图像系统和视频会议中，保护图像数据的安全引起了广泛的关注。
[0003]目前，基于混沌神经网络的彩色图像加密方法主要存在两个问题：一是方法与明文相关性低，抗攻击能力较差；另一个是一些方法没有考虑R，G和B分量之间的相关性，所提出的方法易被统计分析破解。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本专利技术提出一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法、系统及设备，能够提高随机性，增强抗攻击能力。
[0005]本专利技术的第一方面，提供了一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法，包括如下步骤：
[0006]提取彩色图像的R分量、G分量和B分量；
[0007]基于三维混沌神经网络分别生成R分量置乱变换密钥，G分量置乱变换密钥和B分量置乱变换密钥，根据所述R分量置乱变换密钥对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱，得到置乱后的R分量，根据所述G分量置乱变换密钥对所述彩色图像的G分量进行行列随机置乱，得到置乱后的G分量，根据所述B分量置乱变换密钥对所述彩色图像的B分量进行行列随机置乱，得到置乱后的B分量；
[0008]将所述置乱后的R分量、所述置乱后的G分量和所述置乱后的B分量分别按列分割成多个部分；
[0009]基于所述三维混沌神经网络分别生成R分量扩散密钥，G分量扩散密钥和B分量扩散密钥，根据所述R分量扩散密钥扩散分割后的R分量的所有部分，得到扩散后的R分量的所有部分，根据所述G分量扩散密钥扩散分割后的G分量的所有部分，得到扩散后的G分量的所有部分，根据所述B分量扩散密钥扩散分割后的B分量的所有部分，得到扩散后的B分量的所有部分；
[0010]将所述扩散后的R分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的R分量，将所述扩散后的G分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的G分量，将所述扩散后的B分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的B分量；
[0011]将所述拼接后的R分量、所述拼接后的G分量和所述拼接后的B分量进行合成，得到所述彩色图像的加密图像。
[0012]根据本专利技术的实施例，至少具有如下技术效果：
[0013]本方法通过提取彩色图像的R分量、G分量和B分量，基于三维混沌神经网络分别生成R分量置乱变换密钥，G分量置乱变换密钥和B分量置乱变换密钥，根据R分量置乱变换密钥对彩色图像的R分量进行行列随机置乱，得到置乱后的R分量，根据G分量置乱变换密钥对彩色图像的G分量进行行列随机置乱，得到置乱后的G分量，根据B分量置乱变换密钥对彩色图像的B分量进行行列随机置乱，得到置乱后的B分量，将置乱后的R分量、置乱后的G分量和置乱后的B分量分别按列分割成多个部分，基于三维混沌神经网络分别生成R分量扩散密钥，G分量扩散密钥和B分量扩散密钥，根据R分量扩散密钥扩散分割后的R分量的所有部分，得到扩散后的R分量的所有部分，根据G分量扩散密钥扩散分割后的G分量的所有部分，得到扩散后的G分量的所有部分，根据B分量扩散密钥扩散分割后的B分量的所有部分，得到扩散后的B分量的所有部分，通过使用三维混沌神经网络产生密钥流对彩色图像的三通道进行置乱扩散操作，加强了随机性，提高了安全性；将扩散后的R分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的R分量，将扩散后的G分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的G分量，将扩散后的B分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的B分量；将拼接后的R分量、拼接后的G分量和拼接后的B分量进行合成，得到彩色图像的加密图像，通过数组拼接函数再置乱增强了抗攻击能力，使得加密更加安全。
[0014]根据本专利技术的一些实施例，所述提取彩色图像的R分量、G分量和B分量，包括：
[0015]利用matlab的数组分离提取所述彩色图像的R分量、G分量和B分量，其中，所述彩色图像的R分量、G分量和B分量的计算公式为；
[0016][0017]其中，P为彩色图像，PR为彩色图像的R分量，PG为彩色图像的G分量，PB为彩色图像的B分量。
[0018]根据本专利技术的一些实施例，所述基于三维混沌神经网络生成R分量置乱变换密钥，根据所述R分量置乱变换密钥对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱，得到置乱后的R分量，包括：
[0019]获取所述彩色图像的R分量的M
×
N二维矩阵，其中，M为所述彩色图像的R分量像素点数量的行数，N为所述彩色图像的R分量像素点数量的列数；
[0020]通过三维混沌神经网络根据所述二维矩阵得到两组混沌序列y1(z),y2(z)，并根据所述混沌序列生成置乱变换密钥，其中，所述置乱变换密钥为随机不重复序列，所述根据所述混沌序列生成置乱变换密钥的计算公式为：
[0021][0022]其中，RandM(i)为R分量的第i行的置乱变换密钥，RandN(j)为R分量的第j列的置
乱变换密钥，floor()为向下取整函数；
[0023]根据所述置乱变换密钥与递增序列构建密钥对，其中，所述根据所述置乱变换密钥与递增序列构建密钥对的计算公式为：
[0024][0025]其中，Mchange为2
×
M二维数组密钥对，Nchange为2
×
N的二维数组密钥对；
[0026]根据所述密钥对对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱，得到置乱后的R分量，其中，所述根据所述密钥对对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱的计算公式为：
[0027][0028]根据本专利技术的一些实施例，所述将所述置乱后的R分量、所述置乱后的G分量和所述置乱后的B分量分别按列分割成多个部分，包括：
[0029]将所述置乱后的R分量按列分割成三个部分，得到R分量的第一部分、R分量的第二部分和R分量的第三部分，其中，所述R分量的第一部分为R分量的左边三分之一，所述R分量的第二部分为R分量的中间三分之一，所述R分量的第三部分为R分量的右边三分之一；
[0030]将所述置乱后的G分量按列分割成三个部分，得到G分量的第一部分、G分量的第二部分和G分量的第三部分，其中，所述G分量的第一部分为G分量的左边三分之一，所述G分量的第二部分为G分量的中间三分之一，所述G分量的第三部分为G分量的右边三分之一；
[0031]将所述置乱后的B分量按列分割成三个部分，得到B分量的第一部分、B分量的第二部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法，其特征在于，所述基于混沌神经网络的彩色图像加密方法包括：提取彩色图像的R分量、G分量和B分量；基于三维混沌神经网络分别生成R分量置乱变换密钥，G分量置乱变换密钥和B分量置乱变换密钥，根据所述R分量置乱变换密钥对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱，得到置乱后的R分量，根据所述G分量置乱变换密钥对所述彩色图像的G分量进行行列随机置乱，得到置乱后的G分量，根据所述B分量置乱变换密钥对所述彩色图像的B分量进行行列随机置乱，得到置乱后的B分量；将所述置乱后的R分量、所述置乱后的G分量和所述置乱后的B分量分别按列分割成多个部分；基于所述三维混沌神经网络分别生成R分量扩散密钥，G分量扩散密钥和B分量扩散密钥，根据所述R分量扩散密钥扩散分割后的R分量的所有部分，得到扩散后的R分量的所有部分，根据所述G分量扩散密钥扩散分割后的G分量的所有部分，得到扩散后的G分量的所有部分，根据所述B分量扩散密钥扩散分割后的B分量的所有部分，得到扩散后的B分量的所有部分；将所述扩散后的R分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的R分量，将所述扩散后的G分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的G分量，将所述扩散后的B分量的所有部分利用数组拼接函数进行置乱与拼接，得到拼接后的B分量；将所述拼接后的R分量、所述拼接后的G分量和所述拼接后的B分量进行合成，得到所述彩色图像的加密图像。2.根据权利要求1所述的一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法，其特征在于，所述提取彩色图像的R分量、G分量和B分量，包括：利用matlab的数组分离提取所述彩色图像的R分量、G分量和B分量，其中，所述彩色图像的R分量、G分量和B分量的计算公式为；其中，P为彩色图像，PR为彩色图像的R分量，PG为彩色图像的G分量，PB为彩色图像的B分量。3.根据权利要求2所述的一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法，其特征在于，所述基于三维混沌神经网络生成R分量置乱变换密钥，根据所述R分量置乱变换密钥对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱，得到置乱后的R分量，包括：获取所述彩色图像的R分量的M
×
N二维矩阵，其中，M为所述彩色图像的R分量像素点数量的行数，N为所述彩色图像的R分量像素点数量的列数；通过三维混沌神经网络根据所述二维矩阵得到两组混沌序列y1(z),y2(z)，并根据所述混沌序列生成置乱变换密钥，其中，所述置乱变换密钥为随机不重复序列，所述根据所述混沌序列生成置乱变换密钥的计算公式为：
其中，RandM(i)为R分量的第i行的置乱变换密钥，RandN(j)为R分量的第j列的置乱变换密钥，floor()为向下取整函数；根据所述置乱变换密钥与递增序列构建密钥对，其中，所述根据所述置乱变换密钥与递增序列构建密钥对的计算公式为：其中，Mchange为2
×
M二维数组密钥对，Nchange为2
×
N的二维数组密钥对；根据所述密钥对对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱，得到置乱后的R分量，其中，所述根据所述密钥对对所述彩色图像的R分量进行行列随机置乱的计算公式为：4.根据权利要求3所述的一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法，其特征在于，所述将所述置乱后的R分量、所述置乱后的G分量和所述置乱后的B分量分别按列分割成多个部分，包括：将所述置乱后的R分量按列分割成三个部分，得到R分量的第一部分、R分量的第二部分和R分量的第三部分，其中，所述R分量的第一部分为R分量的左边三分之一，所述R分量的第二部分为R分量的中间三分之一，所述R分量的第三部分为R分量的右边三分之一；将所述置乱后的G分量按列分割成三个部分，得到G分量的第一部分、G分量的第二部分和G分量的第三部分，其中，所述G分量的第一部分为G分量的左边三分之一，所述G分量的第二部分为G分量的中间三分之一，所述G分量的第三部分为G分量的右边三分之一；将所述置乱后的B分量按列分割成三个部分，得到B分量的第一部分、B分量的第二部分和B分量的第三部分，其中，所述B分量的第一部分为B分量的左边三分之一，所述B分量的第二部分为B分量的中间三分之一，所述B分量的第三部分为B分量的右边三分之一。5.根据权利要求4所述的一种基于混沌神经网络的彩色图像加密方法，其特征在于，基于三维混沌神经网络生成R分量扩散密钥，利用所述R分量扩散密钥扩散分割后的R分量的所有部分，得到扩散后的R分量的所有部分，包括：获取所述R分量的第一部分、所述R分量的第二部分和所述R分量的第三部分的二维数组，其中，所述获取所述R分量的第一部分、...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚卫，成靖，张志豪，张锦，余飞，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：